以下概念嵌入的 UMAP 可视化显示了语义相关实例“ada 治疗”和“ada 治疗”以及“ada 抑制”和“ada 治疗”实例的相似嵌入，而“ada 专业实践委员会”、“ada 活动”、“ada scid”和“ada 形成”的嵌入构建了单独的非重叠集群。
CRC结构（概念-关系-概 澳大利亚手机数据 念模式）可有效捕捉语义含义的复杂边界。关注 CRC 可增强语义相似性搜索，同时过滤掉不相关的句子部分，从而产生更简洁的含义表示。提升到句子和文档嵌入级别可能有助于获得更一般的上下文概念，而不是专注于查询中的特定搜索词。
总之，向量搜索通过引导用户找到最相关的数据，提供了大量优化搜索结果的机会。利用密集和稀疏向量以及各个级别的嵌入，可以组合起来创建针对特定用例的混合系统。
在人工智能驱动的合理药物设计领域，向量搜索是一种额外的计算技术，适合多学科方法，不仅支持文本数据，这一点将在我们未来关于蛋白质分析的向量搜索的博客文章中明确说明。
将 LENS ai综合智能平台与 InterSystems IRIS 数据平台相结合，可以创建强大的向量搜索机制，增强合理的药物发现和个性化医疗。此外，LENS ai旨在支持无幻觉、可追溯和最新的检索增强生成，帮助研究人员获取准确可靠的数据。